ロボティクス に関する最新の記事

研究は、急激に変化する力に効果的に反応する弾性構造に焦点を当てている。

私たちの脳が見る動きや自分がする動きをどう理解するかを見てみよう。

ロボットの評価を向上させることで、彼らの能力についての深い洞察が得られるよ。

MAC-VOは、厳しい環境でのカメラ位置推定を強化するよ。

新しい方法で、多脚ロボットが凸凹した地面をもっと上手に動けるようになったよ。

新しいフレームワークが四足ロボットの様々な地形での動きを向上させる。

研究は、言語モデルを使って行動ツリーを生成する新しい方法を探ってるよ。

研究によると、人間の行動に適応するロボットは職場の快適さと安全性を向上させるんだって。

逆経験再生を探って、強化アルゴリズムでのより効率的な学習を目指す。

リアルタイム画像生成システムが農業の遠隔ロボット操作を強化する。

OpenRCアルゴリズムは、ネットワークの変化にかかわらず、エージェントが平均に合意するのを助けるよ。

ロボットの材料を変えると、動きや効率が良くなるよ。

SAFER-Splatはロボットのナビゲーションをリアルタイムマッピングと安全対策で強化するんだ。

ロボットは、先進的なセンサーを使って層の数を特定することで、布をより上手に扱えるようになるんだ。

この方法は、ラベル付きデータなしでディープラーニングを使って向きを推定するんだ。

この論文は、VLMがサイズや距離について推論する能力を評価してるよ。

この新しいシステムは、視覚データ処理の速度と効率を改善するよ。

研究は、LLMがイベントベースのビジュアルで物体を認識する可能性を示している。

ScaleFlow++は、さまざまなアプリケーション向けに単眼カメラを使った3Dモーション推定を改善するよ。

革新的な方法でLiDARとカメラデータを使って3Dマップの質が向上。

新しいモデルがロボットがあいまいな人間の指示にもっと効果的に従えるように助けてるよ。

革新的なモデルを使って、テキストをリアルなデジタル動きに変える。

調査で過酷な条件下でのLiDARの脆弱性と性能の問題が明らかになった。

ロボットの運動学キャリブレーションの正確さの重要性と課題を探る。

ロボットが選択をどうするかを明確にする方法、安全を確保するためにね。

新しい方法は、現実的な動きを実現するために物理ルールを組み込むことで生成モデルを強化する。

新しいフレームワークが骨格データを通じて人間の動作理解を向上させる。

新しい方法で、ロボットの把持能力が自然言語コマンドを使って改善されるよ。

機械工学における非ホロノミックシステムのダイナミクスと制約を探求する。

自己認識のあるロボットは、安全なやり取りのために動きを調整できる。

新しいファーストオーダーのMAMLのバリアントがメタ学習タスクでの効率を向上させるよ。

SteeredMarigoldは深度マップを改善して、ロボットのナビゲーションやインタラクションを助けるんだ。

研究によると、リセットがトラップ内のアクティブ粒子の動きにどんな影響を与えるかがわかったよ。

水産養殖のロボットは、ユニークな課題に対処する水中ロボットで魚の飼育効率を向上させる。

この記事は、言語モデルを使ってRLの安全性を高める方法について話してるよ。

新しい技術がシミュレーションから実際のタスクまでロボットのスキルを向上させてるよ。

新しい方法が、シンプルなローカルインタラクションルールを使ってエージェントの調整を強化する。

ロボットは感情学習を使って環境にうまく適応できるんだ。

新しいフレームワークが、ロボットが混雑した環境を安全に移動する方法を向上させる。

SHIREは強化学習と人間の直感を組み合わせることで、ロボットの学習速度を向上させる。